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结果是以二分类形式表达,同逻辑回归有很大相同点。概率单位分析用于实验研究,逻辑分析更多是观察性研究。

概率单位的回归方程是将概率转换为与自变量所对应的标准正态离差,将因变量反应率P作Logit转换,即Logit P=ln(P/(1-P)),则概率单位回归方程变为Logit回归方程。



“转换”:“在概率单位分析时,常新将协变量进行对数转换,使其与实际的Probit值间的散点图呈直线趋势,也可以用其他转换方法”。

spss教程:回归分析:[5]概率单位回归


相关中位数力:相关中位数潜力及其95%的可信区间,比较各水平之间的差别。

平行线检验:检验因素中各水平间是否有相同的斜率。

信仰置信区间:适用只有一个协变量时。

异质因子使用的显著性水平:当拟合优度检验的P值小于所设定的水准时,在计算可信区间过程中,系统自动校正。

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杀虫剂A的Probit(P)=-1.702+0.319lg(dose)。

卡方检验是对模型的检验。

单元格计数和残差:对原始数据的统计描述。

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置信限度:给出每种概率下发生的量,比如说,如其中的概率0.5对应的量,看出半数量为5.340。

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相对中位数强度估计值:5.340-5.016=0.324.,表示两个中位数相减的差值,与中位数比较可知,说明差别不是很大,效果相当。

Probit转换响应:经过对数变换后的剂量与Probit呈直线趋势,说明适合用概率单位回归分析。

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